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摘要
[目的/意义]脑电信号出现的特征分类精确度较低、视觉刺激器稳定性和安全性不高的问题亟待解决，以提高脑机接口系统的广泛应用前景。[方法/过程]设计了一种基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑控机器人的指令识别方法，运用Pygame图形技术设计的箭头棋盘视觉刺激器，刺激受试者大脑产生稳SSVEP信号数据，然后通过滤波器组典型相关分析（FBCCA）的方法，对SSVEP信号识别和分类，将分类后的控制命令结果数据发送给机器人，控制完成相应动作。[结果/结论]通过对6名受试者的实验结果显示，与传统视觉刺激器相比，箭头棋盘视觉刺激器提高了视觉刺激器稳定性、安全性和舒适度。这套系统的最高控制准确率和平均信息传输率，分别达到90.91%和20.98 bit/min，提高了特征分类数据的精确度、控制准确率。
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单位湖南工商大学
